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这篇文本包含了四项专利描述的信息处理设备、透镜系统、显示设备和信息处理设备。信息处理设备包括运动控制单元，用于控制对象运动的异常输入信号时，它会控制对象继续预定的运动直到检测到正常信号输入。透镜系统包括一个或多个菲涅耳透镜，每个透镜的表面有多个同心圆凹槽，凹槽的间距和深度会随着光轴距离变化。显示设备包括第一偏振板、第一波片、反射层、第二波片和第二偏振板，它们排列在显示元件和透镜之间，并且反射层中有反射区域和透光区域。信息处理设备涉及到一个生态系统对象，该对象表示生态系统的组成部分，在预定背景空间中显示了真实位置，并且任务对象在背景空间中进行增强现实的显示。美国专利及商标局最近公布了一批全新的AR/VR专利。这些专利涉及到了多个公司，包括Magic Leap、Apple、Facebook、Microsoft和Sony。其中包括Magic Leap的专利涉及到在增强现实或虚拟现实系统中识别透视世界模型中的对象；Apple的专利涉及到多对多测距技术和显示设备的姿态确定；Facebook的专利涉及到在显示设备上处理安全内容和通过物理操作创建对象；Microsoft的专利涉及到扫描激光显示器的脉冲历史补偿和空间定位设计服务；Sony的专利涉及到电子设备的混合无线流媒体解决方案和识别装置。这些专利涉及到了AR/VR领域的各个方面，从用户界面和交互到硬件技术和显示设备，展示了这个行业的创新和发展趋势。

虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）需要准确恢复真实世界的副本。研究人员提出了一种从高动态范围（HDR）图像中重建真实世界反射属性和阴影的方法。该方法利用基于网格的三维重建和HDR图像序列，首先重建估计照亮的漫反射纹理，然后利用纹理几何估计反射率和阴影，并估计每个对象的镜面材质参数。研究人员进行了实验验证，并将该方法应用于完整场景的视觉精确渲染，展示了逼真的阴影和材质效果。然而，研究人员指出该方法的限制，包括几何劣化和互反射的影响。未来的研究方向包括克服照明漫反射纹理的限制和改进渲染框架的性能。总体来说，该研究为实现准确重建真实场景提供了一种有效的方法。

Meta首席执行官马克·扎克伯格表示，Meta AI团队与卡内基梅隆大学的科学家合作开发了一种可变形塑料“皮肤”技术，有望支持元宇宙的开发。这种名为ReSkin的材料厚度不到3毫米，成本相对低廉。它通过嵌入磁性粒子来实现触摸传感，通过记录磁通量的变化来实现与对象的接触力度感知。实验证明，配备ReSkin的机器人能够控制力度并轻轻地握持软水果，而没有ReSkin反馈时会用力过猛并压扁水果。 扎克伯格在Facebook发帖中表示，他们设计了一种高分辨率的触摸传感器和薄薄的机器人皮肤，使得在元宇宙中实现逼真的虚拟对象和物理交互更加接近。 Meta AI和卡内基梅隆大学的合作研究将在近期发表，并已在专门的页面介绍了项目的详细情况。ReSkin可以帮助研究人员快速、大规模地提高人工智能的触觉感应能力，并已开放设计、相关文档、代码和基本模型以供使用。这项研究的目标是提供丰富的接触数据源，推动人工智能在各种触摸任务中的应用，如对象分类、本体感觉和机器人抓取。此外，ReSkin还可以与其他传感器集成，组合多模态数据集有助于构建世界的物理现实模型。

在最近的Connect大会上，Unity Labs团队介绍了一个名为Unity Slices: Table的概念证明项目，该项目探索了虚拟和现实在人类社交中心——桌子周围的融合。团队将Unity Slices: Table视为一种旨在将人们聚集在一起的社交型混合现实概念证明。该概念验证将很快在App Lab上线，最多可以容纳四个玩家，他们可以一起玩经典桌上游戏。团队在过去的一年中一直在对这一体验进行原型设计和迭代。 在构建原型时，团队首先需要将虚拟桌子的表示与物理桌子对齐，在联网方面也需要考虑一系列因素，以实现所有参与者共享有形的桌子界面。团队采用了Quest 2的先进手部跟踪系统，成功构建了一个将任何桌子变成巨大触控屏的系统，并开始实验响应式的3D对象。团队发现，用户与物体交互时，物体的形状可能会导致误解，因此团队决定允许用户在横向方向上与棋子交互，这样更容易选择目标，用户也不需要扭曲手部姿势。团队还发现，相对于触摸屏，用户手部相对于对象的定位可以产生新的潜力。 此外，团队还将Passthrough功能整合到体验中，允许用户感知物理空间，并尝试了传送门的概念。团队将目光放在现实泡泡上，当用户将头和手伸入泡泡中时，虚拟内容会引起他们的注意，围绕虚拟内容的虚拟世界也会变得逼真。当用户从泡泡中移出头和手时，他们可以轻松地在现实世界中做其他事情，而无需摘下头显。Unity表示希望通过简单的交互帮助用户自由地在虚拟和现实之间移动，这为用户带来了令人印象深刻的体验。团队仍在努力优化体验，以确保人人都能体验到Unity Slices: Table。

中国移动与NOLO联合品牌发布了首款基于GSXR标准的“云VR”一体机CM1。中国移动多年来一直关注XR产业发展，布局“云VR”建设并战略投资NOLO，以解决XR产业碎片化问题。中国移动联合产业伙伴成立了XR互通技术（GSXR）工作组，并发布了XR互通规范。在中国移动全球合作伙伴大会上，CM1一体机作为首次采用GSXR标准发布的VR终端产品，受到了广泛关注。CM1搭载高通骁龙845移动VR平台，具有科技感和鲜明配色，为中国GSXR标准的普及起到示范作用，并为云VR业务提供终端助力。高通将VR、AR和MR统称为XR，并将其引入XR平台，预计XR将成为下一代移动计算平台。NOLO作为全球领先的XR定位技术及终端科技企业，积极参与GSXR标准，与中国移动和高通合作，为推动XR产业发展和实现“云VR”布局贡献力量。CM1将成为中国移动、高通和NOLO合作的重要节点，为中国云XR生态布局助力。

Pico官方将举办冬季促销活动，范围涵盖Pico Store上的所有游戏，还包括最新上线的游戏。例如，《乒乓：致胜11分（Eleven Table Tennis）》原价99元，特惠夜仅售34.65元。除了单品折扣外，Pico Store还会有多场超级秒杀活动，最低折扣可达1.4折，最低单价低于1元。此外，还有20款风格各异的游戏礼包供玩家选择。不论是新手还是老玩家，都能找到适合自己的礼包。举例来说，喜欢节奏健身游戏的玩家可以购买“节奏律动礼包”，其中包含《激燃快鼓》、《动感音旅》和《派对达人》等音游大作，原价196.7元，促销价仅137.69元。同时，还有返还P币奖励和幸运锦鲤活动等待玩家参与，幸运儿将获得全额消费报销。冬日促销活动正在进行中，玩家们不要错过机会。

马克·扎克伯格在Connect大会上宣布将Facebook更名为Meta，并宣称要全力进军元宇宙，成为热门新闻。他详细描述了自己对元宇宙的愿景，表示这将是一个社交和娱乐的虚拟世界。然而，参加Connect大会并发表主题演讲的约翰·卡马克表示怀疑。卡马克一直以直言不讳的风格而闻名。他表示反对Facebook尝试构建元宇宙的努力，并认为构建元宇宙不是实现公司目标的最佳途径。卡马克认为构建一个通用的软件应用是构建元宇宙的最明显途径。他还表示，现有的Oculus Quest 2已经足够，不需要投资过多开发新的头显。卡马克认为构建元宇宙更多是一个优化问题，需要明确重要的事项并进行优化。他质疑围绕3D模型和物理对象进行构建的想法，并指出不是每个人都懂得3D建模和美术。

根据天风国际分析师郭明錤发布的预测报告，2022年将会有一系列配备Wi-Fi 6/6E的一体式头显推出。Meta、苹果和索尼将分别在不同时间推出全新的头显设备。其中，Meta和苹果的设备将支持Wi-Fi 6E，索尼的PSVR 2将支持Wi-Fi 6。在支持这些功能后，Quest 2将能够通过Air Link提供高达120Hz的刷新率。 郭明錤认为，上述三家公司将在2022年成为元宇宙设备市场最有影响力的品牌。他预计Meta的设备在2021年的出货量将达到900万台。另外，郭明錤进一步指出，Meta预计在未来10年内的元宇宙用户将达到10亿人，因此考虑到Facebook并非独家供应商和换机需求，他预测未来10年内头显设备的出货量将达数十亿。 此外，文章提供了一张根据苹果样机照片制作的渲染图作为补充。

根据映维网的报道，Meta（前身为Facebook）的元宇宙内容副总裁杰森·鲁宾早在2018年就为公司规划了元宇宙的战略愿景。他向公司高层和董事会提交了一份50页的文档，详细勾勒了未来的元宇宙愿景。这份文件为Meta后来的元宇宙愿景奠定了基础。在最近的演示中，Meta创始人兼首席执行官马克·扎克伯格宣布公司改名为Meta，并描绘了一个与现实世界截然不同的虚拟世界。鲁宾在文件中描述了元宇宙中的虚拟广告、虚拟商品和虚拟婚礼等场景。他认为元宇宙必须提供令用户兴奋的体验，并能够彻底改变生活，才能吸引工程师的关注。鲁宾还建议Meta与其他公司合作建立元宇宙，并推荐了一些游戏工作室作为潜在收购目标。他的文件指出，广告和虚拟商品销售将是Meta在元宇宙中获取收入的主要来源。鲁宾最后强调了建立元宇宙的漫长旅程，Meta需要与许多不同的公司合作。

视觉问答研究（VQA）旨在开发智能系统，能够回答有关视觉信息的问题。早期的数据集主要关注图像作为视觉输入，最近出现了针对视频的多个QA基准。除了跨模态交互，视频QA基准问题还需要处理时间变化的视觉信息。在多轮视觉问答中，问题定位在对话中，每个对话轮之间存在交叉轮关系。Facebook和新加坡管理大学团队的研究发现，现有基准无法提供足够信息来确定当前方法是否能进行复杂推理。为了解决这个问题，他们提出了一个名为DVD的新数据集，用于多步推理的视频对话。团队训练了一组基线方法，发现它们在视频时间和空间定位问题上存在困难。他们希望DVD数据集能够促进在视频和对话媒体上进行复杂推理的智能系统的研发。该数据集和代码将来会公开。研究结果揭示了当前模型的一些关键缺陷，团队希望DVD能成为一个有用的基准来探索新思路。